车载视觉系统中道路标识算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能交通系统（its）的快速发展，车载视觉系统作为其关键技术之一，在提高驾驶安全性、辅助驾驶决策和实现自动驾驶等方面发挥着越来越重要的作用。

道路标识识别是车载视觉系统中的核心功能，其准确性和实时性直接影响着车辆的行驶安全和交通效率。

本选题旨在研究车载视觉系统中高效、鲁棒的道路标识算法，以提高车辆对道路环境的感知能力，为驾驶员提供更安全、舒适的驾驶体验，并推动自动驾驶技术的进一步发展。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对车载视觉系统中的道路标识算法进行了大量的研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内在道路标识识别方面起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.深入研究道路标识检测算法：研究基于传统图像处理的道路标识检测方法，如颜色分割、形状特征提取等，分析其优缺点和适用场景。

研究基于深度学习的目标检测方法，如fasterr-cnn、yolo、ssd等，将其应用于道路标识检测，并针对道路标识的特点进行改进和优化。

比较不同检测算法的性能，包括检测精度、速度、鲁棒性等，选择最优算法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车载视觉系统、道路标识识别、深度学习等领域的最新研究进展和发展趋势。

收集整理道路标识数据集，为后续算法训练和测试做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种高效、鲁棒的道路标识检测算法：针对现有道路标识检测算法在复杂环境下精度和鲁棒性不足的问题，本研究将结合传统图像处理方法和深度学习方法，提出一种新的道路标识检测算法，以提高检测精度和鲁棒性。

2.提出一种基于多特征融合的道路标识识别算法：针对现有道路标识识别算法对复杂背景和光照变化敏感的问题，本研究将结合多种特征，如颜色特征、形状特征、纹理特征等，提出一种基于多特征融合的道路标识识别算法，以提高识别精度和鲁棒性。

3.研究面向车载平台的道路标识算法优化策略：针对车载平台计算资源有限的特点，本研究将对提出的道路标识算法进行优化，包括模型压缩、轻量化网络设计等，以提高算法的实时性和计算效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.赵亮,王鹏,张恒,等.复杂场景下基于深度学习的道路交通标志识别[j].计算机科学,2020,47(12):292-299.

2.王磊,张艳宁,周志强,等.基于改进yolov3的自然场景下道路交通标志检测方法[j].计算机应用研究,2021,38(01):313-317.

3.李晓光,王殿君,孙冬梅,等.基于改进ssd算法的道路交通标志识别方法研究[j].计算机应用,2021,41(02):562-567.